在6月的1400多篇機器學習相關(guān)的文章/項目中，Mybridge甄選了10篇最熱文章（入選率0.7％）。主題包括：Google Duplex，網(wǎng)格單元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，TensorFlow，Keras，第一名解決方案，CVPR 2018等。

在 5 月的1400多篇機器學習相關(guān)的文章/項目中，Mybridge甄選了10篇最熱文章（入選率0.7％）。

此列表中的主題：Google Duplex，網(wǎng)格單元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，TensorFlow，Keras，第一名解決方案，CVPR 2018等。

Top 10文章由Mybridge AI選出，綜合考慮文章分享數(shù)量、閱讀時間等，并使用機器學習算法對文章進行排序。相信這些文章分享的機器學習經(jīng)驗和技巧是有用的。

1. Google Duplex：一個通過電話完成真實世界任務(wù)的AI系統(tǒng)

5月份最受關(guān)注的是谷歌在I/O大會演示的Google Assistant的新功能——Duplex雙工技術(shù)。

利用Duplex雙工技術(shù)，谷歌的智能助理能用非常類似人聲的角色完成真實世界的任務(wù)。在demo中，谷歌CEO Pichai告訴聽眾，“你將要聽到的是，谷歌的助理實際地打電話給一家真實的美容院，為你安排一個預約?！碑斎唬悄苤韼缀鹾翢o破綻地完成了任務(wù)。雖然后來這個演示是否真實受到一些質(zhì)疑，但這一技術(shù)引發(fā)了業(yè)界熱議。

在這篇文章中，谷歌首席工程師Yaniv Leviathan和工程副總裁Yossi Matias詳細介紹了Google Duplex使用到的技術(shù)，包括：

Duplex的核心是一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），使用TensorFlow Extended（TFX）構(gòu)建。

使用谷歌自己的自動語音識別（ASR）技術(shù)來處理語音，將語音轉(zhuǎn)換為文本。

使用連續(xù)文本到語音（TTS）引擎和綜合TTS引擎（使用Tacotron和WaveNet）的組合，根據(jù)情況控制語調(diào)。

https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html

2. “換臉術(shù)”Deep Video Portraits

Deep Video Portraits是斯坦福大學、慕尼黑技術(shù)大學等的研究人員提交給今年8月SIGGRAPH大會的一篇論文，描述了一種經(jīng)過改進的“換臉”技術(shù)，可以在視頻中用一個人的臉再現(xiàn)另一人臉部的動作、面部表情和說話口型。

例如，將普通人的臉換成奧巴馬的臉。Deep Video Portraits可以通過一段目標人物的視頻（在這里就是奧巴馬），來學習構(gòu)成臉部、眉毛、嘴角和背景等的要素以及它們的運動形式。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1805.11714

3.在人工智能體中使用網(wǎng)格表示進行導航

雖然AI在圍棋等許多任務(wù)超過了人類，空間導航能力對于人工智能體來說仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。DeepMind在Nature上發(fā)表的一篇論文引起AI領(lǐng)域和神經(jīng)科學領(lǐng)域的極大震撼：AI展現(xiàn)出與人腦“網(wǎng)格細胞”高度一致的空間導航能力。

通過一系列實驗操作，研究人員發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格單元對于基于矢量的導航至關(guān)重要。例如，當網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)格單元被掐斷時，agent的導航能力就會受損，而且對目標的距離和方向的判斷等關(guān)鍵指標的表示變得不那么準確。這項發(fā)現(xiàn)有助于AI可解釋性的研究。

地址：https://deepmind.com/blog/grid-cells

4.如何用Python從頭開始構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這是一個入門教程，初學者可以從這個教程開始，了解深度學習的內(nèi)部運作。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么呢？許多介紹性文章會將其與大腦進行類比，但如果拋開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人腦的類比，將其描述為一個給定的輸入和一個期望的輸出之間的映射的數(shù)學函數(shù)，會更好理解。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含以下元素：

一個輸入層x

任意數(shù)量的隱藏層

一個輸出層?

每一層之間的一組權(quán)重W和偏差b

每個隱藏層的激活函數(shù)σ。在這個教程中，使用Sigmoid激活函數(shù)。

圖：一個2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

地址：https://towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-neural-network-from-scratch-in-python-68998a08e4f6

5.對Airbnb上的照片進行分類

Airbnb為數(shù)百萬的民宿提供了一個平臺，也因此獲得了一大批民宿的房間細節(jié)照片和用戶數(shù)據(jù)。在這個任務(wù)中，Airbnb的數(shù)據(jù)團隊利用計算機視覺和深度學習對民宿房屋照片進行分類。

其目的一方面是將具有相似風格的房源聚集到一起，方便用戶瀏覽。另一方面，分類也可以幫助驗證房間數(shù)量和房屋信息的準確性。該團隊表示，利用這些圖片數(shù)據(jù)，還將發(fā)掘出更多潛在的信息。

地址：https://medium.com/airbnb-engineering/categorizing-listing-photos-at-airbnb-f9483f3ab7e3

6. Loc2Vec：用triplet-loss網(wǎng)絡(luò)學習位置嵌入

這是一個以智能手機的傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，例如加速度計、陀螺儀和位置信息，并從中提取行為洞察的平臺，用于了解用戶的模式，并能夠預測和解釋事情發(fā)生的原因。

這個平臺的一個重要組成部分是場地映射算法（venue mapping algorithm）。venue mapper的目標是弄清楚你要訪問的地點。

地址：http://www.sentiance.com/2018/05/03/loc2vec-learning-location-embeddings-w-triplet-loss-networks/

7.在瀏覽器中使用TensorFlow.js進行實時人體姿態(tài)估計

這是來自TensorFlow博客的教程，與谷歌創(chuàng)意實驗室合作，發(fā)布了TensorFlow.js版本的PoseNet。PoseNet是一個機器學習模型，可以在瀏覽器中實時估計人體姿態(tài)。

PoseNet可以利用單姿態(tài)或多姿態(tài)算法檢測圖像和視頻中的人物，所有這些都可以在瀏覽器中實現(xiàn)。

PoseNet的姿態(tài)估計分兩個階段進行：

將一個RGB圖像作為輸入，輸入給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

利用單姿態(tài)或多姿態(tài)解碼算法解碼來解碼模型輸出中的姿態(tài)、姿態(tài)置信度分數(shù)、關(guān)鍵點位置和關(guān)鍵點置信度分數(shù)。

PoseNet返回檢測到的每個人的置信度值以及檢測到的每個姿勢關(guān)鍵點。

https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5

8.用Keras進行多標簽分類

這是一個關(guān)于多標簽分類的Keras教程，包括以下4個部分：

討論多標簽分類數(shù)據(jù)集（以及如何快速構(gòu)建自己的分類數(shù)據(jù)集）。

簡要討論SmallerVGGNet，這是將用來實現(xiàn)多標簽分類的Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

實現(xiàn)SmallerVGGNet，并使用多標簽分類數(shù)據(jù)集對其進行訓練。

最后，在示例圖像上測試網(wǎng)絡(luò)，并討論一些注意事項

https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras

9.谷歌地標檢索挑戰(zhàn)賽：第一名解決方案解讀

四個月前，谷歌在Kaggle發(fā)布了一項地標檢索挑戰(zhàn)賽（Google Landmark Retrieval Challenge），參賽者被要求在所有圖像數(shù)據(jù)集中檢索到含有給定圖像中地標的圖片。

這篇文章是第一名團隊的解決方案總結(jié)，包括兩個主要部分：

首先，創(chuàng)建一個高性能的全局描述符（global descriptor），它可以將數(shù)據(jù)集中的圖像表示為奇異向量（singular vector）；

然后，創(chuàng)建一個高效框架，將這些向量和最可能的圖像匹配，最后提交到積分榜上。

以下是一個流程圖，每一步都標記LB分數(shù)。

https://www.kaggle.com/c/landmark-retrieval-challenge/discussion/57855

10.學會“夜視”

這是伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）和Intel Labs合作的論文，提出一個基于端到端訓練的用全卷積網(wǎng)絡(luò)進行低照度圖像處理的模型。這個網(wǎng)絡(luò)直接處理原始傳感器數(shù)據(jù)，并且基本不使用傳統(tǒng)的圖像處理流程。

兩個大型新數(shù)據(jù)集

伯克利大學發(fā)布大型駕駛視頻數(shù)據(jù)集BDD100K

伯克利大學發(fā)布了BDD100K，這是目前為止最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)具有四個主要特征：大規(guī)模，多樣化，在真實的街道采集，并帶有時間信息。利用這個數(shù)據(jù)集，你還可以參加伯克利在CVPR 2018舉辦的自動駕駛競賽。

地址：http://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/

骨骼X-ray數(shù)據(jù)集

Andrew Ng帶領(lǐng)的斯坦福大學ML團隊發(fā)布了一個目前為止最大規(guī)模的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集MURA（musculoskeletal radiographs），這個數(shù)據(jù)集包含4萬多張多角度射線檢測圖像，來自對12173名病人的14863項研究，X光影像包含人體上肢的7個部分：肘、指、小臂、手、肱、肩、腕。最近，該團隊推出了基于此數(shù)據(jù)集的識別挑戰(zhàn)賽：MURA骨骼X-ray深度學習競賽。